Der Chi-Quadrat- Test auf Unabhängigkeit analysiert die Beziehung zwischen zwei kategorialen Variablen , zum Beispiel, ob Männchen oder Weibchen wird in großen Engineering . Sozialwissenschaftler in den Bereichen Soziologie, Politikwissenschaft und Psychologie häufig verwenden SPSS ( Statistical Package für Sozialwissenschaften ), um eine Chi-Quadrat- Test durchzuführen . Dies zeigt an , ob es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den beiden Gruppen. Bedeutung gibt die Wahrscheinlichkeit , dass die Differenz aufgrund der Prädiktorvariable (sex) anstatt Chance ist . Anleitung
Geben Sie die Daten
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öffnen SPSS und klicken Sie auf "Datenblatt" auf der Unterseite des Bildschirms.
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auf " var0001 Doppelklick " öffnet sich ein Dialogfeld . Setzen Sie in das Feld die erste Variable von Interesse ( zum Beispiel , "sex" ) . Klicken Sie auf " OK". Definieren Sie die Variable ; . Zum Beispiel , 1 = weiblich und 2 = männlich
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auf " var0002 " und geben Sie in das Feld Ihre zweite Variable von Interesse (z. B. Doppelklick " major " ) . Klicken Sie auf " OK". Definieren Sie die Variable ; . Zum Beispiel , 1 = und Tiefbau große und 2 = nicht Tiefbau große
die Daten analysieren
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Klicke auf "Analyze" an der Spitze der SPSS -Bildschirm. Auf dem Drop-Down- Menü auf " deskriptive Statistik. " Wählen Sie " Kreuztabellen ".
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Highlight einer Variablen (z. B. Geschlecht) und klicken Sie auf den Pfeil, um es in der " Rows" Box. Es macht keinen Unterschied , die variabel ist in " Rows" und das ist in
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Markieren Sie den anderen Variablen (z. B. major - Engineering oder nicht) "Spalten . " Und klicken Sie auf den Pfeil steckte es in die "Spalten "-Box.
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Klicken Sie auf " Statistik "-Button am unteren Rand des Dialogs und wählen Sie " Chi-Quadrat " auf den Drop- Down-Menü . Klicken Sie auf " Cells ". Wählen Sie " erwartet. " Klicken Sie auf " OK".
Lesen Ouput
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Lesen Sie die Output-Tabelle " Kreuztabellen ". Dadurch wird die Anzahl der Teilnehmer, die durch ihre großen männlichen (Engineering oder nicht) sind , und die Anzahl der weiblichen , die sind durch ihre großen (Engineering oder nicht. Es wird auch die Anzahl der Teilnehmer Chance geben würde in jeder Kategorie vorherzusagen.
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Überprüfen Sie die Tabelle für " Chi-Quadrat- Tests" der Unabhängigkeit. die obere Linie ist die Pearson -Chi- square. Folgen Sie diese Zeile auf und sehen Sie die Chi-Quadrat- Test-Wert , die endgültige Anzahl der Analyse erhalten , dann die df (Freiheitsgrade ), die 1 sein wird. die df ist die Anzahl der Gruppen (2 ) minus 1 .
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Folgen Sie dem Pearson Chi-Quadrat- Reihe über die Spalte " Sig . " ( Bedeutung ) . Dies ist die wichtigste Information in der Tabelle. Es sagt Ihnen, ob der Chi-Quadrat- Analyse signifikant war , mit anderen Worten , ob die Ergebnisse aufgrund der Prädiktorvariable (sex) oder dem Zufall waren . Wenn die sig. weniger als 0,05 , wird es als signifikant, dh es gibt weniger als fünf Möglichkeiten in 100 , dass die Ergebnisse auf den Zufall zurückzuführen sind .
